心臓のセグメンテーション
この章では、Sunnybrook心臓データセットから取得した磁気共鳴（MR）画像データを使用します。完全な画像は、1回の心拍にわたる3次元時系列データです。このデータは、放射線科医が駆出率（左心室が各拍動で排出する血液の割合）を測定するために使用されます。
まず、ボリューム（im）の1スライスから左心室をセグメンテーションしましょう。最初に画像をフィルタリングしてマスク処理を行い、次にndi.label()で各オブジェクトにラベルを付けます。
この章の演習では、以下のインポートを使用します。
import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt
この演習はコースの一部です
Python による生体医療画像解析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Smooth intensity values
im_filt = ____
# Select high-intensity pixels
mask_start = np.where(____, 1, 0)
mask = ____
# Label the objects in "mask"
labels, nlabels = ____
print('Num. Labels:', ____)